4차 산업혁명 시대에 있어 인터넷 및 스마트폰, 태블릿 PC, 클라우드 네트워킹 등 다양한 분야에서 데이터의 량이 급속도로 증가하고 있다. 이러한 데이터를 분석하면서 이제까지 몰랐던 새로운 사실들을 알게 되거나 앞으로의 발전방향을 예상할 수 있게 되며, 이것은 데이터가 경제적 자산이 되고 가치창출의 원천이 되는 ‘데이터 경제’라 불리는 시대로 다가오고 있다. 최근 들어 코로나-19 ...
4차 산업혁명 시대에 있어 인터넷 및 스마트폰, 태블릿 PC, 클라우드 네트워킹 등 다양한 분야에서 데이터의 량이 급속도로 증가하고 있다. 이러한 데이터를 분석하면서 이제까지 몰랐던 새로운 사실들을 알게 되거나 앞으로의 발전방향을 예상할 수 있게 되며, 이것은 데이터가 경제적 자산이 되고 가치창출의 원천이 되는 ‘데이터 경제’라 불리는 시대로 다가오고 있다. 최근 들어 코로나-19 팬데믹으로 인한 디지털 트랜스 포메이션이 가속화되면서 비즈니스의 주요 시장은 온라인으로 집중되고 있고, 개개인의 삶의 질을 향상시키기 위한 AI 및 IoT,클라우드 분야도 급속도로 발전하고 있으며 그와 더불어 유럽 및 미국 등에서는 자국민 데이터의 보호와 개인의 프라이버시 강화를 위한 법률을 제정 및 시행하고 있어 데이터 중 가장 가치 있는 개인정보를 활용하기 위한 보다 명확한 비식별 처리 절차가 요구되고 있다. 이에 본 연구에서는 국내외에서 개인정보를 비식별 조치하여 활용하는 제도 및 지침 등에 대한 현황을 비교분석하여 보완할 점을 도출하고 이를 해결하기 위해 가명정보 처리를 중심으로 새로운 데이터 상황 기반의 위험도 측정 방법을 제안하고 타당성을 검증하고자 한다. 데이터 상황 기반의 위험도 측정 방법은 데이터와 데이터를 둘러 싼 주위 상황을 고려하여 환경 제어 등을 통해 가명·익명처리에 대한 수준을 통제하는 것으로 이러한 환경을 데이터의 활용방법, 데이터의 이용 환경, 데이터 자체 3가지로 구분하고 각 환경별 세부지표와 계량측정을 통해 위험도를 측정할 수 있도록 제안하였다. 또한 구체적인 사례연구 제시를 통해 실무자들이 본 연구 결과를 원활하게 활용할 수 있도록 구체적인 절차를 제시하였다. 본 연구를 통해 데이터 활용 활성화의 기반이 되는 가명처리 관련 정부 정책 수립 시 반영되기를 제안하고 보다 명확한 위험도 측정 방식을 통해 안전하게 개인정보를 활용할 수 있는 생태계가 마련되기를 기대한다.
4차 산업혁명 시대에 있어 인터넷 및 스마트폰, 태블릿 PC, 클라우드 네트워킹 등 다양한 분야에서 데이터의 량이 급속도로 증가하고 있다. 이러한 데이터를 분석하면서 이제까지 몰랐던 새로운 사실들을 알게 되거나 앞으로의 발전방향을 예상할 수 있게 되며, 이것은 데이터가 경제적 자산이 되고 가치창출의 원천이 되는 ‘데이터 경제’라 불리는 시대로 다가오고 있다. 최근 들어 코로나-19 팬데믹으로 인한 디지털 트랜스 포메이션이 가속화되면서 비즈니스의 주요 시장은 온라인으로 집중되고 있고, 개개인의 삶의 질을 향상시키기 위한 AI 및 IoT, 클라우드 분야도 급속도로 발전하고 있으며 그와 더불어 유럽 및 미국 등에서는 자국민 데이터의 보호와 개인의 프라이버시 강화를 위한 법률을 제정 및 시행하고 있어 데이터 중 가장 가치 있는 개인정보를 활용하기 위한 보다 명확한 비식별 처리 절차가 요구되고 있다. 이에 본 연구에서는 국내외에서 개인정보를 비식별 조치하여 활용하는 제도 및 지침 등에 대한 현황을 비교분석하여 보완할 점을 도출하고 이를 해결하기 위해 가명정보 처리를 중심으로 새로운 데이터 상황 기반의 위험도 측정 방법을 제안하고 타당성을 검증하고자 한다. 데이터 상황 기반의 위험도 측정 방법은 데이터와 데이터를 둘러 싼 주위 상황을 고려하여 환경 제어 등을 통해 가명·익명처리에 대한 수준을 통제하는 것으로 이러한 환경을 데이터의 활용방법, 데이터의 이용 환경, 데이터 자체 3가지로 구분하고 각 환경별 세부지표와 계량측정을 통해 위험도를 측정할 수 있도록 제안하였다. 또한 구체적인 사례연구 제시를 통해 실무자들이 본 연구 결과를 원활하게 활용할 수 있도록 구체적인 절차를 제시하였다. 본 연구를 통해 데이터 활용 활성화의 기반이 되는 가명처리 관련 정부 정책 수립 시 반영되기를 제안하고 보다 명확한 위험도 측정 방식을 통해 안전하게 개인정보를 활용할 수 있는 생태계가 마련되기를 기대한다.
In the era of the 4th Industrial Revolution, the amount of data is rapidly increasing in various fields such as the Internet, smartphones, tablet PCs, and cloud networking. Analyzing these data, you will be able to learn new facts you have never known or predict future development directions, which ...
In the era of the 4th Industrial Revolution, the amount of data is rapidly increasing in various fields such as the Internet, smartphones, tablet PCs, and cloud networking. Analyzing these data, you will be able to learn new facts you have never known or predict future development directions, which are coming to an era called the "data economy," where data becomes an economic asset and a source of value creation. Recently, as digital transformation from COVID-19 Pandemic accelerates, major business markets are concentrated online, and AI, IoT, and cloud sectors are rapidly developing to improve individual quality of life, and Europe and the United States have enacted and enforced laws to protect their own data and strengthen personal privacy. Therefore, this study aims to compare and analyze the current status of systems and guidelines that de-identify and utilize personal information at home and abroad, derive points to supplement, and propose a new data situation-based risk measurement method and verify its validity. The data situation-based risk measurement method controls the level of pseudonymization and anonymous processing through environmental control, and it is proposed to divide these environments into three categories: data utilization, data use environment, and data itself. Through this study, we hope that it will be reflected in the establishment of government policies related to pseudonym processing, which are the basis for revitalizing data utilization, and that an ecosystem will be established to safely utilize personal information through a clearer risk measurement method.
In the era of the 4th Industrial Revolution, the amount of data is rapidly increasing in various fields such as the Internet, smartphones, tablet PCs, and cloud networking. Analyzing these data, you will be able to learn new facts you have never known or predict future development directions, which are coming to an era called the "data economy," where data becomes an economic asset and a source of value creation. Recently, as digital transformation from COVID-19 Pandemic accelerates, major business markets are concentrated online, and AI, IoT, and cloud sectors are rapidly developing to improve individual quality of life, and Europe and the United States have enacted and enforced laws to protect their own data and strengthen personal privacy. Therefore, this study aims to compare and analyze the current status of systems and guidelines that de-identify and utilize personal information at home and abroad, derive points to supplement, and propose a new data situation-based risk measurement method and verify its validity. The data situation-based risk measurement method controls the level of pseudonymization and anonymous processing through environmental control, and it is proposed to divide these environments into three categories: data utilization, data use environment, and data itself. Through this study, we hope that it will be reflected in the establishment of government policies related to pseudonym processing, which are the basis for revitalizing data utilization, and that an ecosystem will be established to safely utilize personal information through a clearer risk measurement method.
주제어
#빅데이터 개인정보 비식별 조치 가명정보 가명처리 위험도 측정 BigData Personal Information De-Identification Risk Assesment
학위논문 정보
저자
김동현
학위수여기관
중앙대학교 대학원
학위구분
국내박사
학과
융합보안학과 정보보호전공
지도교수
장항배
발행연도
2022
총페이지
vi, 154 p.
키워드
빅데이터 개인정보 비식별 조치 가명정보 가명처리 위험도 측정 BigData Personal Information De-Identification Risk Assesment
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